クラスタリングソリューションの DBSCAN の構成
DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise) エンコードをクラスタリング ソリューションに適用することを検討します。K-means が既定のクラスタリング アルゴリズムです。
始める前に
注:
ML ソリューションの詳細設定の構成はオプションです。これらの設定のいずれかを構成する場合は、ソリューションで有効にするテクノロジについて十分な情報が得られていること、およびテクノロジが提供するものからメリットを得るユース ケースがあることを確認してください。詳細については、「https://www.servicenow.com/community/intelligence-ml-articles/dive-deeper-with-clustering-advanced-parameters/ta-p/2695847」を参照してください。
- クラスタリングソリューション定義を作成するか、既存のものを使用します。
- 必要なロール:admin または ml_admin
このタスクについて
予測インテリジェンスは、クラスタリングフレームワークでデフォルトで k-means アルゴリズムを使用します。DBSCAN は、データ マイニングや機械学習でも使用される別のクラスタリング アルゴリズムです。一部のユーザーは、クラスタリングの前にデータ内のクラスターの数を指定する必要がないため、DBSCAN を好みます。各アルゴリズムの長所と短所の概要については、この 会話 と この記事を参照してください。
このシナリオ例では、DBSCAN をクラスタリング ソリューションに適用します。